1327-1327-1-PB Balanced Scorecar - análise estatística das relações de causa e efeito - José Dias

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Balanced Scorecard: uma análise estatística das relações de causa e efeito
José dos Santos Dias (UFRR/UFSC) - josediasrr@gmail.com
Juliane Vieira de Souza (UFSC) - juliane.vieiradesouza@gmail.com
Moisés Pacheco de Souza (UFSC) - mpsouza1980@yahoo.com.br
Donizete Reina (UFSC) - dreina2@hotmail.com
Leonardo Ensslin (UFSC) - leonardoensslin@terra.com.br
Resumo:
Este trabalho trata da importância das relações de causa e efeito entre os indicadores de desempenho
utilizados para medir a consecução dos objetivos estratégicos implementados pelo BSC. O alinhamento
desses objetivos, numa relação de causa e efeito defendida pelo BSC, é tido como condição essencial para se
atingir ao objetivo máximo da organização. Dessa forma, buscou-se verificar, através de inferências
estatísticas, a relação de causalidade e o nível de influência, existentes entre os indicadores de desempenho,
sob a ótica de uma análise estatística. Por fim, propõe-se que a utilização das técnicas estatísticas pode
fortalecer o vínculo de causalidade entre as perspectivas adjacentes, evitando-se os erros cometidos por
julgamentos pessoais.
Palavras-chave: Balanced Scorecard. Relação causa e efeito. Análise estatística.
Área temática: Controladoria
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
Balanced Scorecard: uma análise estatística das relações de causa e 
efeito 
 
 
Resumo 
Este trabalho trata da importância das relações de causa e efeito entre os indicadores de 
desempenho utilizados para medir a consecução dos objetivos estratégicos implementados 
pelo BSC. O alinhamento desses objetivos, numa relação de causa e efeito defendida pelo 
BSC, é tido como condição essencial para se atingir ao objetivo máximo da organização. 
Dessa forma, buscou-se verificar, através de inferências estatísticas, a relação de causalidade e 
o nível de influência, existentes entre os indicadores de desempenho, sob a ótica de uma 
análise estatística. Por fim, propõe-se que a utilização das técnicas estatísticas pode fortalecer 
o vínculo de causalidade entre as perspectivas adjacentes, evitando-se os erros cometidos por 
julgamentos pessoais. 
 
Palavras-chave: Balanced Scorecard. Relação causa e efeito. Análise estatística. 
 
Área Temática: Controladoria. 
 
 
1 Introdução 
A gestão estratégica é um processo interativo e contínuo que objetiva a busca de 
soluções organizacionais. O termo estratégia pode ser definido como a arte de aplicar os 
meios disponíveis com vistas à consecução de objetivos específicos. Arte de explorar 
condições favoráveis com o fim de alcançar objetivos determinados (FERREIRA, 1986). 
Para Burlim e Cia (2007), o Balanced Scorecard (BSC) é um sistema de informação 
para gerenciamento da estratégia. Roberto (2006) descreve que o Balanced Scorecard é 
apresentado na literatura técnica como instrumento de gestão que possibilita o alinhamento da 
organização com sua estratégia, viabilizando os processos gerenciais críticos. Criado em 
1992, por Kaplan e Norton, com intuito de complementar o planejamento estratégico, 
traduzindo a missão e a estratégia da empresa em um conjunto de indicadores de desempenho 
estruturados em uma relação de causa e efeito. 
Para Serra et al (2006), “na operacionalização do BSC, as perspectivas são colocadas 
em foco e as relações de causa e efeito são demonstradas em um mapa estratégico”. Os 
autores ainda afirmam que esta relação pode ser observada através de técnica estatística, que 
“permite identificar a medida com que um recurso aplicado num objetivo tende interferir nos 
objetivos das perspectivas adjacentes” e proporciona a identificação de indicadores-chaves 
para empregar esforços e gerar aperfeiçoamentos no seu sistema de gestão. 
Os vetores que expressam relações de causa e efeito representam o quanto o 
desempenho alcançado em um objetivo estratégico pode impulsionar o objetivo das 
perspectivas adjacentes (SERRA et al, 2006). Com o intuito de entender melhor estas 
ligações, surge o seguinte questionamento: Qual a relação de causa e efeito existente entre os 
indicadores de desempenho utilizados para medir a consecução dos objetivos estratégicos sob 
a ótica de uma análise estatística? 
Na busca de resposta ao problema proposto, tem-se como objetivo principal de pesquisa: 
investigar sob a ótica de uma análise estatística o impacto da relação causa e efeito gerado nos 
indicadores de desempenho organizacional de uma empresa de transporte de cargas. Para a sua 
consecução, têm-se como objetivos específicos: (i) caracterizar a empresa estudada; (ii) analisar 
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as informações do seu Balanced Scorecad; (iii) identificar a relação causa e efeito no mapa 
estratégico; (iv) aplicar inferências estatísticas nos indicadores estratégicos. 
A relevância do tema pode ser justificada pela análise da relação causa-efeito que 
poderá auxiliar o gestor a entender a dinâmica provocada pela influência da decisão 
estratégica no mapa de relação meio e fins, ou seja, no mapa estratégico. E também pela falta 
de trabalhos científicos que estudem a relação de causa e efeito entre os indicadores do BSC. 
A ausência de trabalhos foi percebida através de uma pesquisa bibliográfica, a qual foi 
realizada por meio de instrumentos boleanos no Congresso Brasileiro de Custos, no período 
de 1999 a 2007. A escolha deste congresso deu-se pela relevância do mesmo na área 
pesquisada. Nos artigos, pesquisaram-se os seguintes termos: Balanced Scorecard e BSC. 
O resultado da busca revelou quarenta (40) artigos sobre o assunto, aos quais seus 
respectivos autores estão relacionados no Quadro 1. 
 
EDIÇÃO AUTORES 
Sidnei Vieira Marinho, Paulo Mauricio Selig 
Valdirene Gasparetto, Antonio Cezar Bornia VII 
Eduardo Moreira 
Jorge Ceretta, Claudia Di Landro, Pablo Eiroa, Rosario Galiana, Luis Goenaga, Leonardo Santos 
Rodney Wernke, Antonio Cezar Bornia VIII 
Fábio Walter, Valdirene Gasparetto, Francisco José Kliemann Neto 
Rodney Wernke 
Sumaia Saheli, 
Wilson Toshiro Nakamura, Pedro Angeli Villani 
Fábio Walter, Francisco José Kliemann Neto 
IX 
Ediney Caroline da Cunha Muniz Costa, Luis Carlos Miranda 
X Altair Borgert, Léo Schnorrenberger 
XI Daniel Bartz, Luciane Reginato, Adolfo Alberto Vanti 
Patrícia Rodrigues Quesado, Lúcia Lima Rodrigues 
Lívia de Sá Lira Albuquerque Braga, Sídia Fonseca Almeida, Wilson Roberto da Silva 
José Alberto Teixeira da Silva, Roberto Fernandes dos Santos, Neusa Maria Bastos F. Santos 
Fernanda de Medeiros Carvalho, Lidiane Nazaré da Silva Dias, Victor Prochnik 
Jaime Crozatti, Juliana Cláudia Zanini 
Eunice Loida Bastidas Bermúdez, Zahira Moreno 
Carlos Alberto Kühl, João Bosco Arbués Carneiro Júnior, José Ricardo Maia de Siqueira 
Harry Marcos da Silva Oliveira Filho, Jeronymo José Libonati, Raimundo Nonato Rodrigues 
Aridelmo José Campanharo Teixeira, Flávia Zóboli Dalmácio, Paula Antonela Vieira Pinto 
Andréa Cavalcanti Correia Lima, Vera Maria Rodrigues Ponte 
XII 
Luiz Henrique Baptista Machado, Márcio Luiz Borinelli 
Daniel Augusto Dietschi, Auster Moreira Nascimento 
Vicente de Camargo Bicudo de Castro, Victor Prochnik 
Flavio Roberto 
Edvalda Araújo Leal, Mara Alves Soares, Edileusa Godoi de Sousa 
Adilson Santos Barbosa Junior, Jeronymo José Libonati, Raimundo Nonato Rodrigues 
Rogerio Joao Lunkes, Fabricia Silva da Rosa 
Marcos Rodrigo Momo, Oscar Dalfovo, Silvana Anita Walter, Gérson Tontini, Paulo Marício Selig 
Carlos Alberto Grespan Bonacim, Adriana Maria Procópio de Araújo, Mariana Simões F. do Amaral Fregonesi 
Marcelle Colares Oliveira, Vera Maria Rodrigues Ponte, João Victor Bezerra Barbosa 
Adriano Zan 
XIII 
Renata Coelho Almeida do Carmo, Vera Maria Rodrigues Ponte, Marcelle Colares Oliveira 
Giselle da Silva Carvalho, Fernando Pereira Tostes 
Julio Ramon Marchiore Teixeira, Mariomar de Sales Lima, Leandro Euclides Parizotto 
Adriano Antonio Nuintin 
Geraldo Vieira dos Reis, Romualdo Douglas Colauto, Laura EdithTaboada Pinheiro 
XIV 
Lilian Regina Burlim, Joanília Neide de Sales Cia 
Fonte: Dados da Pesquisa. 
Quadro 1 – Autores de Artigos sobre BSC publicados pelo Congresso Brasileiro de Custos 
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Destes 40 artigos, dezenove (19) versam sobre os seguintes temas: implantação, 
estruturação, elaboração, aplicação e utilização do BSC; quinze (15) trabalhos abordam 
discussões conceituais relacionadas ao BSC, de forma individualizada ou relacionando com 
outras metodologias; e seis (6) artigos discutem sobre indicadores de desempenho. 
Dos artigos pesquisados, destacaram-se os seguintes autores que corroboram com esta 
pesquisa: Barbosa Júnior, Libonati e Rodrigues (2006); Burlim e Cia (2007); e Roberto 
(2006). O primeiro artigo descreve os impactos nos indicadores financeiros em um grupo de 
empresas brasileiras ocasionados pela implantação do BSC através de análises estatísticas, 
porém, não realizando estudo sobre a relação causa e efeito provocada pela articulação da 
estratégia. O segundo verificou a eficácia do BSC em trazer resultados para a empresa, onde 
os indicadores de sucesso foram comparados entre dois grupos de empresas concorrentes 
entre si: grupo experimental (adotaram o BSC) e grupo de controle (não adotaram a 
ferramenta). Já o terceiro artigo, baseou-se somente nas variáveis qualitativas para analisar a 
contribuição do alinhamento organizacional de apoio à gestão do valor econômico do cliente. 
Diante deste contexto, pode-se concluir que a pesquisa bibliográfica feita no congresso 
corrobora com a relevância do estudo referente à relação de causa e efeito. 
Observa-se, ainda, que este trabalho, de forma alguma vem questionar a implantação 
do Balanced Scorecard; a proposta apresentada se configura como uma tentativa de contribuir 
para a tomada de decisão através do estudo da relação de causa e efeito. 
O presente trabalho está estruturado em sete seções, onde a primeira seção refere-se a 
esta introdução, de caráter preliminar, que insere o leitor no contexto investigativo proposto 
no trabalho. As seções 2 e 3 apresentam uma revisão da literatura sobre desempenho 
organizacional e sobre estratégia e a relação causa e efeito. A seção 4 trata da metodologia 
utilizada na pesquisa, onde é apresentado o enquadramento metodológico, bem como os 
procedimentos para a verificação da relação causa e efeito. Na seção 5 está caracterizado o 
objeto de estudo: uma empresa de transporte de cargas; e na sexta seção é realizada a análise 
dos dados da pesquisa. E, por fim, a seção 7 que aborda algumas considerações sobre o 
estudo, bem como tece algumas sugestões para trabalhos futuros. 
 
2 Medição de Desempenho Organizacional 
Miranda e Silva (2002, p. 143) ressaltam que “a avaliação do desempenho empresarial 
é mais que uma ferramenta gerencial: é uma medida estratégica de sobrevivência da 
organização”. O processo ou sistema de medição de desempenho organizacional pode ainda 
ser entendido como o conjunto de pessoas, métodos, ferramentas e indicadores (financeiros e 
ou não-financeiros) estruturados para coletar, descrever e representar dados, a fim de gerar 
informações sobre múltiplas dimensões de desempenho para diferentes usuários (BITITCI; 
TURNER; BEGEMANN, 2000; NEELY; ADAMS; KENNERLEY, 2002). 
Para Burlim e Cia (2007), as medidas de desempenho definidas no modelo devem 
estar de acordo com a estratégia da empresa e não atender a objetivos específicos das áreas. 
Entre os vários modelos de gestão (medição e acompanhamento do desempenho) 
apresentados na literatura, Schmidt, Santos e Martins (2006) destacam nove que apresentam 
uma proposta de visão integrada entre a formulação, o desdobramento e a implementação da 
estratégia, já em utilização nas empresas, a saber: Economic Value Added (EVA), Balanced 
Scorecard (BSC), Modelo Quantum, Modelo dos Três Níveis do Desempenho, Capital 
Intelectual, Modelo da Teoria das Restrições (TOC), Modelo de Melhoria da Performance, 
Gestão da Qualidade Total (Modelo TQM) e Benchmarking. 
Verifica-se que, entre os modelos disponíveis para medir o desempenho empresarial, 
encontra-se o Balanced Scorecard. Kaplan e Norton inicialmente definiram o BSC como um 
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sistema de avaliação de desempenho (1992). Em 1997, redefiniram-no como um sistema de 
gestão estratégica, ao qual permite avaliar as organizações sob a ótica de quatro perspectivas 
diferentes: Financeira, Clientes, Processos Internos, e Aprendizado e Crescimento. Contudo, 
os mesmos autores afirmam que essas perspectivas são proposições e podem ser alteradas em 
função das necessidades de cada situação (KAPLAN; NORTON, 2004). 
Para Kaplan e Norton (1997), os objetivos e indicadores de desempenho utilizados na 
realização de um BSC não se limitam a um conjunto aleatório de medidas de desempenho 
financeiro e não-financeiro, pois fazem parte de um processo hierárquico norteado pela 
missão e pela estratégia da unidade de negócio. A gestão das ações estratégicas é realizada 
pelo acompanhamento desses indicadores, que passam a constituir parte essencial do 
alinhamento da organização à estratégia estabelecida (KAPLAN; NORTON, 2000). 
 
3 Estratégia e Relação Causa e Efeito 
Segundo Steiner (apud OLIVEIRA, 2001, p. 147), a palavra estratégia significa 
literalmente a “arte de general” e deriva da palavra grega strategos, que significa general. Na 
Grécia Antiga, estratégia significa “aquilo que o general fez”. 
Mintzberg, Ahlstrand e Lampel (2000) relatam que a construção da estratégia é o 
processo de tomada de importantes decisões, envolvendo a organização em todos os seus 
aspectos (estruturais e comerciais). E que a estratégia propriamente dita é o somatório dessas 
decisões, podendo evoluir à medida que decisões independentes são tomadas ao longo do 
tempo ou resultar do processo de formulação de decisões integradas. 
Mintzberg (1983 apud OLIVEIRA, 1999, p. 177) define estratégia como uma “forma 
de pensar no futuro, integrada no processo decisório, com base em procedimentos 
formalizados e articulados de resultados e em uma programação”. 
No BSC, a missão e a estratégia da empresa são traduzidas em um conjunto de 
medidas de desempenho (BURLIM; CIA, 2007). É uma ferramenta que materializa a visão e 
a estratégia da empresa por meio de um mapa coerente com objetivos e medidas de 
desempenho, organizados segundo quatro perspectivas diferentes: financeira, do cliente, dos 
processos internos e do aprendizado e crescimento. 
De acordo com Kaplan e Norton (1997), as informações contidas no painel de 
desempenho servem basicamente para articular a estratégia da organização, para comunicar 
esta estratégia e para ajudar a alinhar iniciativas individuais, organizacionais e 
interdepartamentais, com o intuito de alcançar uma meta comum. Através do mapa de relação 
meio e fim é possível verificar o alinhamento estratégica da empresa estudada. 
Para Basso e Pace (2003), o alinhamento das medidas numa relação de causa e efeito é 
apontado como condição essencial para a construção daquele instrumento e para o reconheci-
mento das medidas não-financeiras como direcionadoras de desempenho e de criação de valor. 
Kaplan e Norton (1997, p. 65) afirmam que toda medida selecionada deve fazer parte 
de uma cadeia de relações de causa e efeito que resultam na melhoria do desempenho 
financeiro. Walton (1989) descreve o efeito como uma ocorrência, situação, condição ou 
evento desejável ou indesejável, provocando um sistema de causas. As relações de causa e 
efeito podem ser caracterizadas como determinísticas ou estocásticas. 
Trzesniak (1998, p. 160) explica que as relações determinísticas de causa e efeito 
“estão ligadas diretamente: a presença (ou uma variação) da primeira necessariamente 
implica o surgimento (ou uma alteração) no último, freqüentemente obedecendo a uma lei 
matemática conhecida (pelo menos,essa é uma condição que contribui muito para o sucesso 
dos indicadores envolvidos)”. Nas relações de causa e efeito estocásticas, “a vinculação entre 
causa e efeito torna-se indireta, a presença (ou uma variação) da primeira reflete-se não no 
efeito, mas na probabilidade de ele surgir (ou se modificar). 
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Pace e Basso (2001) estudam profundamente as relações propostas por Kaplan e Norton 
no mapeamento da estratégia do BSC e descrevem que as relações estudadas nestes casos não 
são determinísticas, não podendo ser rotuladas como causais, e sim probabilísticas. Os mesmos 
autores relatam que a relação causa e efeito escrita por Kaplan e Norton, em 1997, é uma 
relação assimétrica e a correlação entre duas variáveis não significa casualidade unidirecional. 
Corroborando com esses autores, Barbetta (2007, p. 254) ressalta que “o conceito de 
correlação refere-se a uma associação numérica entre duas variáveis, não implicando, 
necessariamente, uma relação de causa e efeito”. 
Ahlert e Kronmeyer Filho (2004) realizaram uma pesquisa sobre as relações de causa 
e efeito no diagrama da estratégia do Balanced Scorecard e fizeram uma análise sobre o 
artigo apresentado por Pace e Basso, em 2001. Concluíram que os mesmos apontam falhas na 
causalidade proposta por Kaplan e Norton, mas não apontam ausência de finalidade da 
mesma, pelo contrário, reconhecem-no quando afirmam que a causalidade proposta é na 
realidade uma relação de finalidade, usada quando se acredita que uma ação é o meio para 
atingir o fim, e o fim e aquela crença provocam a ação. 
 
4 Metodologia da Pesquisa 
Trata-se de uma pesquisa descritiva, com abordagem quantitativa dos dados. Gil (2002, 
p. 42) relata que “as pesquisas descritivas têm como objetivo primordial a descrição das caracte-
rísticas de determinada população ou fenômeno ou, então, o estabelecimento de relações entre 
as variáveis”. Richardson et al (2007, p. 70) afirmam que o método quantitativo “é freqüente-
mente aplicado nos estudos descritivos, naqueles que procuram descobrir e classificar a relação 
das variáveis, bem como nos que investigam a relação de causalidade entre fenômenos”. 
Quanto ao objeto de estudo, trata-se de uma empresa de transporte rodoviário de 
cargas, cuja denominação para efeito deste trabalho será Empresa Transportadora ou, 
simplesmente, Transportadora, atendendo ao pedido de sigilo da empresa. 
Os dados foram coletados na empresa sob duas formas. A primeira fonte de dados teve 
natureza secundária (documentos gerenciais, relatórios contábeis, etc.). A segunda, de 
natureza primária, foi conseguida por meio da confrontação das informações capturadas na 
análise documental com as informações coletadas em duas reuniões com os dois sócios-
gerentes da empresa conduzidas por meio de técnicas de brainstorming (fonte primária). 
O estudo usou, principalmente, os objetivos estratégicos constantes do plano estratégico 
da empresa para o desenvolvimento da análise SWOT e dos indicadores de desempenho. 
Na análise dos dados, buscou-se, por meio dos indicadores de desempenho, a 
identificação matemática da existência da relação de causalidade, aplicando-se a técnica 
estatística denominada análise de regressão. Segundo Barbetta (2007, p. 267), “a análise de 
regressão é geralmente feita sob um referencial teórico que justifique a adoção de alguma 
relação matemática de causalidade”. 
 
5 O Objeto de Estudo 
A Empresa Transportadora é uma empresa prestadora de serviços de transportes de 
carga fracionada interestadual. Fundada no ano de 1996, na cidade de Chapecó/SC, atualmente 
atende toda a região oeste de Santa Catarina e o estado do Rio Grande do Sul. Ressalta-se que a 
empresa, objeto desta investigação, dispõe como ferramenta estratégica o BSC. 
Seus valores essenciais são: comprometimento, empreendedorismo, organização, ética, 
respeito, eficiência e inovação tecnológica; e possui como missão: “A busca incessante pela sa-
tisfação de seus clientes no transporte rodoviário de carga fracionada, com rapidez e eficiência”. 
Sua visão é expressa pela frase: “Estar entre as maiores empresas de transporte de carga do sul 
do país, buscando o crescimento sustentável e a qualidade contínua em seus serviços”. 
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Para elaboração deste estudo a empresa disponibilizou a análise SWOT (SWOT 
analysis). A função primordial desta ferramenta é possibilitar a escolha de uma estratégia 
adequada a partir de uma avaliação crítica dos ambientes interno e externo da empresa 
(SERRA; TORRES; TORRES, 2003). 
Para elaboração deste estudo a empresa disponibilizou a análise SWOT (SWOT 
analysis). A função primordial desta ferramenta é possibilitar a escolha de uma estratégia 
adequada a partir de uma avaliação crítica dos ambientes interno e externo da empresa 
(SERRA; TORRES; TORRES, 2003). 
A análise do contexto onde a empresa está inserida pode ser visualizada no Quadro 2. A análise do contexto onde a empresa está inserida pode ser visualizada no Quadro 2. 
 
ANÁLISE INTERNA ANÁLISE INTERNA ANÁLISE EXTERNA ANÁLISE EXTERNA 
Pontos Fortes Pontos Fracos Oportunidades Ameaças 
Credibilidade conquis-
tada em grandes clientes 
Canais de comunicação 
limitados 
Potenciais parceiros 
no Rio Grande do Sul Instabilidade econômica 
Equipe com experiência 
no mercado Portfolio reduzido Concorrência predatória 
Flexibilidade 
operacional 
Recursos financeiros 
restritos 
Clientes potenciais 
que necessitam de 
atendimento 
diferenciado 
Aumento demasiado do custo 
do serviço de transporte 
Ampla frota de veículos 
próprios 
Falta de capacidade dos 
colaboradores operacionais
Demanda potencial de 
transporte no trajeto 
Porto Alegre-Chapecó
Imagem negativa do setor 
devido à oferta de serviços de 
baixa qualidade 
 Fonte: Dados da pesquisa. 
Quadro 2 – Análise SWOT da Empresa Transportadora 
 
Após o conhecimento do ambiente no qual a empresa atua, passa-se à apresentação 
dos seus objetivos estratégicos e indicadores de desempenho desenvolvidos para a empresa 
com vista à mensuração de seus objetivos estratégicos nas quatro perspectivas do BSC. 
Como estratégia, a Transportadora pretende crescer de forma sustentável. A partir da 
estratégia e dos objetivos da empresa, foram estabelecidos quinze (15) elementos que 
constituem o seu mapa estratégico. As relações de causa e efeito entre os objetivos foram 
definidas a partir da percepção dos seus gestores. 
O Mapa Estratégico da empresa está dividido em quatro perspectivas: Financeira 
(FIN), Clientes (CLI), Processos Internos (PI) e Talentos Humanos (TH); e evidencia as 
relações de causa e efeito estipuladas pelo seu planejamento (ver Figura 1). 
 
 
TH
PI
CLI
FIN
Desenvolver 
Cultura de Avaliação 
de Desempenho 
Captar Talentos 
Humanos 
Buscar Inovações 
Tecnológicas 
Desenvolver 
Pessoas
Aumentar a 
Qualidade 
nos Serviços 
Prestados 
Ampliar 
Portfolio
de Serviços 
Otimizar 
Espaço de 
Transporte 
Consolidar e 
Aumentar 
Parcerias
Diminuir o 
Tempo de 
Resposta 
aos Clientes 
Satisfazer 
os Clientes 
Reter os Principais 
Clientes 
Aumentar a 
Participação 
no Mercado 
Reduzir as 
Despesas
Aumentar o 
Faturamento
Crescimento 
Sustentável
 
Figura 1 – Mapa Estratégico da Empresa Transportadora 
 
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
A Figura 1 revela que é na perspectiva Financeira onde se concentram os efeitos 
provocados pelas perspectivas adjacentes. Verifica-se, ainda, que a perspectiva Talentos 
Humanos é o ponto de partida das relações de causa e efeito. 
A hierarquização das perspectivas no fluxograma foi baseada nas relações encontradas 
de acordo com o objetivo estratégico da transportadora. 
Constata-se que a perspectiva Financeira recebe um tratamento priorizado. Esta 
iniciativa é geralmente utilizada pela maioriados mapas estratégicos já que esta perspectiva é 
a última a sentir os reflexos dos problemas internos existentes na organização. 
A partir do Mapa Estratégico da empresa, desenvolveu-se um conjunto de indicadores 
de desempenho para a medição dos respectivos objetivos estratégicos (ver Quadro 3). 
Cabe ressaltar que as fórmulas de cálculo desses indicadores não constam neste estudo 
em virtude do pedido de sigilo da empresa. 
 
PERSPECTIVA OBJETIVO ESTRATÉGICO INDICADOR DE DESEMPENHO 
Crescimento Sustentável CS 
Aumentar o Faturamento AF Financeira 
Redução de Despesas RD 
Satisfazer os Clientes SC 
Reter os Principais Clientes RC Clientes 
Aumentar a Participação no Mercado PM 
Aumentar Qualidade dos Serviços Prestados AQ 
Diminuir o Tempo de Resposta aos Clientes TR 
Consolidar e Aumentar Parcerias CP 
Ampliar Portfólio de Serviços AP 
Processos 
Internos 
Otimizar Espaço de Transporte OE 
Desenvolver Cultura de Avaliação de Desempenho DC 
Buscar Inovações Tecnológicas IT 
Desenvolver Pessoas DP 
Aprendizado e 
Crescimento 
Captar Talentos Humanos CT 
Fonte: Dados da pesquisa. 
Quadro 3 – Indicadores de Desempenho da Empresa Transportadora 
 
Conforme as informações contidas no Quadro 3, torna-se importante ressaltar que os 
15 indicadores de desempenho desenvolvidos para a transportadora permitem a utilização de 
valores percentuais e foram validados por seus gestores. 
 
6 Análise dos Resultados 
Considerando a questão problema levantada para esta pesquisa, bem como a 
apresentação e consideração das informações relativas ao objeto de estudo, torna-se 
necessária a análise dos dados levantados, utilizando-se de inferências estatísticas. 
A partir das informações disponibilizadas pela Transportadora, foi possível coletar 
alguns indicadores de desempenho durante um período de quinze (15) meses consecutivos, 
conforme demonstrado na Tabela 1. 
Para a realização do tratamento estatístico dos dados coletados (ver Tabela 1), 
manteve-se a mesma nomenclatura dos indicadores de desempenho para a identificação das 
variáveis nas análises estatísticas. 
 
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Tabela 1 – Resultado dos Indicadores de Desempenho de Maio/2007 a Julho/2008 
Indicadores CS AF RC PM OE AQ CP AP IT DP CT 
Mai/07 0,43 65,34 3,95 0,05 2,47 0,0000 0,030 0,52 0,056 0,003 0,12 
Jun/07 0,46 58,56 5,97 0,08 2,78 0,0012 0,041 0,63 0,067 0,001 0,15 
Jul/07 0,65 67,86 8,90 0,10 2,89 0,0018 0,430 0,71 0,067 0,002 0,26 
Ago/07 0,61 62,44 7,60 0,06 2,93 0,0019 0,038 0,97 0,069 0,002 0,31 
Set/07 0,48 51,48 9,10 0,09 2,68 0,0022 0,035 0,76 0,072 0,002 0,28 
Out/07 0,39 45,68 5,68 0,05 2,57 0,0026 0,036 0,87 0,073 0,002 0,37 
Nov/07 0,47 55,47 6,34 0,07 2,92 0,0037 0,036 1,13 0,081 0,003 0,48 
Dez/07 0,51 57,60 6,34 0,07 3,14 0,0087 0,036 1,18 0,056 0,003 0,67 
Jan/08 0,45 58,70 6,34 0,07 3,01 0,0079 0,036 1,20 0,058 0,003 0,65 
Fev/08 0,48 60,32 7,25 0,08 2,87 0,0072 0,036 1,22 0,071 0,003 0,79 
Mar/08 0,59 61,93 7,68 0,09 2,95 0,0039 0,041 1,26 0,079 0,004 0,61 
Abr/08 0,68 71,45 8,21 0,09 3,13 0,0040 0,041 1,27 0,064 0,002 0,56 
Mai/08 0,86 79,38 8,56 0,10 3,21 0,0041 0,038 1,28 0,067 0,004 0,57 
Jun/08 0,78 96,80 9,96 0,10 3,67 0,0051 0,038 1,37 0,047 0,004 0,56 
Jul/08 0,96 102,50 10,11 0,13 3,80 0,0050 0,044 1,38 0,051 0,005 0,33 
 Fonte: Dados da Pesquisa. 
 
Por sua vez, torna-se necessário realizar uma classificação das variáveis de acordo 
com o relacionamento entre elas, demonstrado no Mapa Estratégico da empresa (Figura 1). 
Nesse sentido, tem-se o seguinte quadro de classificação das variáveis: 
 
Variáveis 
Candidatas Tipo de Variável 
Variáveis 
Relacionadas Tipo de Variável 
AF Independente CS Dependente RD Independente 
SC Independente 
RC Independente 
PM Independente AF Dependente 
OE Independente 
RD Dependente OE Independente 
AQ Independente SC Dependente TR Independente 
RC Dependente TR Independente 
AP Independente PM Dependente CP Independente 
DC Independente AQ Dependente IT Independente 
TR Dependente IT Independente 
IT Independente 
CT Independente AP Dependente 
DP Independente 
IT Independente CP Dependente DP Independente 
CT Independente OE Dependente DP Independente 
 Fonte: Dados da Pesquisa. 
Quadro 4 – Classificação das Variáveis Estatísticas 
 
Uma vez definido os nomes e a classificação das variáveis, torna-se necessária a 
utilização de testes estatísticos para identificar possíveis relacionamentos entre as mesmas. 
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
Dessa maneira, utiliza-se o teste de correlação para determinar se existem, ou não, 
correlações estatisticamente significativas entre os conjuntos de variáveis relacionados aos 
objetivos estratégicos. 
Com o uso do software Instat Plus for Windows, versão 3.036, um software livre 
utilizado para análises estatísticas, procedeu-se o cálculo das correlações entre as variáveis, 
conforme segue na Tabela 2: 
 
Tabela 2 – Resultado das Correlações entre as Variáveis de Pesquisa 
Variáveis CS AF RC PM OE AQ CP AP IT DP CT 
CS 1,0000 
AF 0,9031 1,0000 
RC 0,7925 0,6603 1,0000 
PM 0,8342 0,7548 0,8691 1,0000 
OE 0,8479 0,8703 0,7266 0,7598 1,0000 
AQ 0,1128 0,1282 0,1625 0,1771 0,4862 1,0000 
CP 0,1235 0,0422 0,2501 0,2549 -0,0645 -0,2331 1,0000 
AP 0,5779 0,5171 0,5168 0,4859 0,7818 0,7411 -0,3150 1,0000 
IT -0,4265 -0,6731 -0,2088 -0,2824 -0,5797 -0,2780 0,0494 -0,1956 1,0000 
DP 0,6313 0,6843 0,3888 0,5152 0,6846 0,4326 -0,2190 0,6958 -0,3664 1,0000 
CT 0,0921 0,0384 0,1657 0,1066 0,3475 0,8692 -0,2525 0,7964 0,0293 0,4044 1,0000
Fonte: Dados da Pesquisa. 
 
A interpretação dos coeficientes ajuda a ter uma idéia da relação entre duas variáveis 
(BISQUERRA; SARRIERA; MARTÍNEZ, 2004). Nesse sentido, o Quadro 5 oferece uma 
interpretação para os valores encontrados na Tabela 2: 
 
Coeficiente Interpretação 
r = 1 Correlação perfeita 
0,80 < r < 1 Muito alta 
0,60 < r < 0,80 Alta 
0,40 < r < 0,60 Moderada 
0,20 < r < 0,40 Baixa 
0 < r < 0,20 Muito baixa 
r = 0 Nula 
Obs.: Para os coeficientes negativos, a interpretação é idêntica. 
Fonte: Bisquerra, Sarriera e Martínez (2004, p. 147). 
Quadro 5 – Interpretação da Correlação 
 
Com o cruzamento das informações do Quadro 4 e os resultados obtidos na Tabela 2, 
pode-se identificar o nível de correlação estatística do relacionamento de causa e efeito 
proposto no Mapa Estratégico da empresa (Figura 1). 
Observa-se na Tabela 2 que algumas relações não foram apresentadas por falta de 
informação disponibilizada. No entanto, os dados remanescentes são suficientes para dar 
continuidade ao tratamento estatístico e subsidiar o estudo com algumas informações úteis. 
A partir desses dados, passa-se para a utilização da regressão linear com o objetivo de 
identificar o quanto as variáveis independentes influenciam a variável dependente. Através 
desta técnica, pode-se fazer uma análise mais sistemática da relação de causa e efeito. 
Por sua vez, por meio do software Instat, apresenta-se na Figura 2 o cálculo da análise 
de variância (ANOVA) da regressão das variáveis IT, DP e CT em relação à variável AP. 
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Multiple Regression 
 
TER X9-X11 'AP' 
: YVA 'AP' 
: FIT 'IT' 'DP' 'CT' 
 
ANOVA for regression of AP 
on IT DP CT 
------------------------------------------------------------------------ 
Source df SS MS F value Prob>F 
------------------------------------------------------------------------ 
Regression 3 0.906475 0.30216 15.06 0.0003 
Residual 11 0.220725 0.02007 
------------------------------------------------------------------------ 
Total 14 1.1272 
------------------------------------------------------------------------ 
R-squared = 0.8042 (adjusted = 0.7508) 
Figura 2 –Regressão Linear da Variável AP sobre as Variáveis IT, DP e CT 
 
Analisando os dados da Figura 2, observa-se que o resultado da regressão indica um 
poder explicativo de 80,42% (R-squared = 0,8042), o que é considerado muito alto. Em 
outros termos, as variáveis independentes explicam a variável AP em 80,42% ou, de uma 
forma ajustada, em 75,08% (adjusted = 0,7508). 
O teste F do modelo resultou na estatística F = 15,06 (F value), com a correspondente 
probabilidade de F (Prob>F) extremamente pequena (menor que um milésimo), ou seja, a 
probabilidade de o modelo de regressão estar errado é de 0,0003 ou 0,03%. Nesse sentido, o 
teste estatístico indica que as variáveis independentes escolhidas são significativas para 
explicar a variável dependente. 
Embora possa ser considerado um poder explicativo bem expressivo (80,42%), é 
necessário analisar as variáveis independentes que compõem o modelo estatístico, a fim de 
verificar alguma inconsistência, bem como identificar os respectivos coeficientes da regressão. 
Fazendo os cálculos com o uso do software Instat, têm-se os seguintes resultados: 
 
Multiple Regression 
 
EST 
REGRESSION COEFFICIENTS 
 
Y-variate: AP 
------------------------------------------------------------------------------ 
Param. Estimate SE t Prob>|t| 95% CI 
------------------------------------------------------------------------------ 
Const 0.44718 0.3285 1.36 0.2007 -0.2759 1.17 
IT -1.7371 4.22 -0.41 0.6885 -11.03 7.552 
DP 112.27 42.89 2.62 0.0239 17.87 206.7 
CT 0.88131 0.2092 4.21 0.0015 0.4209 1.342 
------------------------------------------------------------------------------ 
Figura 3 – Coeficientes de Regressão da Variável AP 
 
Analisando os dados da Figura 3, verifica-se que a variável IT apresenta um nível de 
significância (Prob>|t|) elevado (68,85%). Esse nível não deve ser superior a 5%, ou seja, 
aceitá-la como válida para explicar a variável dependente estaria incorrendo na probabilidade 
de erro muito superior ao percentual de 5%, comumente aceito nos testes estatísticos. 
A Constante (Const) também apresenta um nível de significância superior a 5% 
(20,07%), entretanto, a mesma pode ter sido influenciada pelo tamanho da amostra ou, ainda, 
pelo resultado elevado da variável IT. 
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
Tendo em vista que a correlação entre as variáveis AP e IT foi muito baixa (19,56%), 
sugere-se refazer o teste, excluindo-se, do modelo, a variável IT, que demonstrou não ser uma 
variável adequada ao modelo que se quer construir. 
A Figura 4 apresenta os dados do novo cálculo da análise de regressão linear, 
enquanto a Figura 5 apresenta os novos coeficientes da mesma regressão. 
 
Multiple Regression 
 
TER X10, X11 'AP' 
: YVA 'AP' 
: FIT 'DP' 'CT' 
 
ANOVA for regression of AP 
on DP CT 
------------------------------------------------------------------- 
Source df SS MS F value Prob>F 
------------------------------------------------------------------- 
Regression 2 0.903075 0.45154 24.18 0.0001 
Residual 12 0.224125 0.01868 
------------------------------------------------------------------- 
Total 14 1.1272 
------------------------------------------------------------------- 
R-squared = 0.8012 (adjusted = 0.7680) 
Figura 4 – Regressão Linear da Variável AP sobre as Variáveis DP e CT 
 
Analisando a Figura 4, observa-se que os valores encontrados apresentam uma 
melhora no modelo, em virtude da exclusão da variável IT. O valor de R2, que representa o 
poder explicativo do modelo quase não se alterou, era de 80,42% (R-squared = 0,8042) e 
passou para 80,12% (R-squared = 0,8012). No entanto, em sua forma ajustada, o seu valor era 
de 75,08% (adjusted = 0,7508) e passou para 76,80% (adjusted = 0,7680), evidenciando a 
melhora no modelo. 
 
Multiple Regression 
 
EST 
REGRESSION COEFFICIENTS 
 
Y-variate: AP 
----------------------------------------------------------------------- 
Param. Estimate SE t Prob>|t| 95% CI 
----------------------------------------------------------------------- 
Const 0.32101 0.114 2.82 0.0156 0.0727 0.5693 
DP 119.57 37.67 3.17 0.0080 37.49 201.7 
CT 0.86336 0.1974 4.37 0.0009 0.4334 1.293 
------------------------------------------------------------------------ 
Figura 5 – Novos Coeficientes de Regressão da Variável AP 
 
Analisando a Figura 5, percebe-se que a variável IT estava influenciando o nível de 
significância da Constante (Const). No modelo antes do ajuste, ela era de 20,07% e após o 
ajuste passou para 1,56%, dentro do nível de 5%, assim como as variáveis DP e CT. Dessa 
maneira, consegue-se construir um modelo estatístico com 95% de confiança. 
A partir dos coeficientes apresentados na Figura 5, é possível extrair a seguinte 
equação de regressão: 
AP = 0,32101 + 119,57 DP + 0,86336 CT 
Essa equação representa o modelo construído através das variáveis independentes, na 
qual estabelece o grau de influência de cada uma em relação à variável dependente, ou seja, 
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
equação representa, matematicamente, o quanto cada variável independente, neste caso as 
variáveis DP e CT, influenciam a variável dependente AP. 
Analisando a equação, pode-se fazer uma interpretação prévia do que pode acontecer 
com a variável AP em detrimento das variações nas variáveis independentes, como segue; 
• Para cada aumento de uma unidade no indicador de desempenho DP, o indicador 
de desempenho AP aumentará 119,57 unidades; 
• E, para cada aumento de uma unidade no indicador CT, o indicador AP aumentará 
0,86336 unidades. 
 
Uma forma de se verificar a adequação do modelo de regressão é através da análise 
gráfica dos resíduos. A Figura 6 apresenta o gráfico dos resíduos criado através do Instat. 
 
 
Figura 6 – Gráfico dos Resíduos 
 
Analisando a Figura 6, verifica-se que se manteve uma relação adequada dos 
resultados, pois estes se encontram distribuídos de forma relativamente similar, com a maioria 
dos resultados estando distribuídos entre +2 e –2 desvios padrões, com uma dispersão sem 
grandes concentrações. 
Construindo, ainda, através do Instat, o gráfico dos resíduos ajustados, tem-se: 
 
 
Figura 7 – Gráfico dos Resíduos Ajustado pela Normal 
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
Realizando uma análise do gráfico da Figura 7, é possível verificar um comportamento 
relativamente estável dos dados, apresentando uma pequena variação no início e no final da 
reta normal, ou seja, o gráfico não apresenta pontos discrepantes significativos, o que vem 
confirmar a adequação do modelo estatístico construído, após a exclusão da variável IT. 
 
As análises dos dados remanescentes estão resumidas no quadro a seguir: 
 
Conjunto de 
Variáveis 
Nível de 
Correlação 
R2 
Ajustado Prob>F 
Gráfico dos 
Resíduos Observação 
AF Muito alto CS RD * 0,8013 0,0000 
Ótima dispersão Associação adequada 
SC * 
RC Moderado 
PM Alto AF 
OE Muito alto 
0,7272 0,0005 
Boa dispersão, mas 
apresenta uma 
variação moderada 
no final da reta 
Melhora após a exclusão 
de RC (R2 =0,7411), 
mas a associação ade-
quada apenas com OE 
AP Moderado 
PM 
CP Baixo 
0,3243 0,0377 
Dispersão com 
concentração de 
pontos, mas sem 
discrepâncias 
Não houve melhora 
mesmo com a utilização 
da regressão simples nos 
dois casos 
DC * AQ IT Baixo 0,0063 0,3157 
Dispersão muito 
pulverizada 
Associação não 
recomendada 
IT Muito baixo 
CT Alto AP 
DP Alto 
0,7508 0,0003 
Boa dispersão e 
não apresenta 
pontos discrepantes 
Melhora nosresultados, 
após a exclusão da 
variável IT (R2 =0,7680) 
IT Muito baixo 
CP 
DP Baixo 
0,0491 0,7394 
Dispersão com 
concentrações e 
ponto discrepante 
Associação não 
adequada em nenhum 
dos casos 
CT Baixo OE DP Alto 0,3872 0,0210 
Boa dispersão, sem 
pontos discrepantes 
Melhora após exclusão 
de CT (R2 = 0,4279) 
(*) Correlação não calculada devido à indisponibilidade de informação de, pelo menos, um dos indicadores. 
 Fonte: Dados da Pesquisa. 
Quadro 6 – Resumo da Análise Estatística dos Indicadores de Desempenho 
 
Cabe ressaltar que as observações contidas no Quadro 6 tiveram como base os 95% de 
nível confiança (nível comumente aceito nas aplicações em pesquisas em Ciências Sociais). 
 
7 Considerações e Sugestões 
A pesquisa realizada procurou verificar a relação causa-efeito implementada nos 
indicadores de desempenho a partir da implantação do BSC como método de medida de 
desempenho organizacional, sendo que os resultados apresentados neste estudo não são 
passíveis de generalizações, pois estão restritas à amostra analisada. 
Uma limitação do estudo que pode ter influenciado os resultados analisados foi o 
tamanho da amostra. A mesma foi representada por 15 observações (15 meses). 
Quanto à questão da análise da relação causa-efeito sob a ótica da análise estatística, 
verifica-se que a maioria dos indicadores apresenta uma relação de causalidade fraca ou 
moderada. Ou seja, na idealização dos indicadores de desempenho dos objetivos estratégicos 
do BSC há a necessidade de realizar uma proximidade com as técnicas estatísticas, visto que 
os indicadores apresentados apenas quatro possuem uma relação adequada, ou relativamente 
adequada, com os indicadores das perspectivas adjacentes, salvo algumas adaptações. 
Diante deste contexto, pode-se afirmar que a utilização de técnicas estatísticas, como 
auxílio à construção dos indicadores de desempenho, pode fortalecer a significância de seu 
resultado, pois, de fato, estarão exprimindo uma relação de causalidade mais fiel, evitando-se, 
ao máximo, o viés de um julgamento pessoal por parte dos gestores e/ou idealizadores. 
XV Congresso Brasileiro de Custos – Curitiba - PR, Brasil, 12 a 14 de novembro de 2008 
Com o intuito de fomentar a continuidade das investigações sobre o assunto, sugere-se 
a replicação deste estudo com um número maior de observações para se evitar, ao máximo, a 
viés do tratamento estatístico. Outra sugestão é a obtenção de todos os valores dos indicadores 
para possibilitar a (re)construção do mapa estratégico pela ótica da análise estatística. 
 
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